一种用于工业噪声大数据处理的系统及方法与流程

本发明涉及大数据，具体为一种用于工业噪声大数据处理的系统及方法。

背景技术：

1、为了保证工业噪声的处理效率，需要不断地采集大数据信息来给予工业噪声大数据处理系统，进行模拟训练，让工业噪声大数据处理系统能够更好的完成自己的任务，而在大数据采集过程中，往往会有部分数据伴随着诸多噪声，这些噪声会影响工业噪声大数据处理系统的训练结果，因此在使用前需要进行大数据清洗，但现有的工业噪声处理系统，对于噪声特征的分析与策略制定不全面，导致处理的精准度不足；现有的工业噪声处理系统，采用的策略与处理后的数据结果单一，无法满足不同的训练要求；现有的工业噪声处理系统，缺少反馈优化手段，无法从清洗结果反向对清洗策略进行优化。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种用于工业噪声大数据处理的系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于工业噪声大数据处理的系统，包括大数据采集模块、噪声特征提取模块、数据分析单元、特征提取单元、大数据筛选模块、数据筛选单元、噪声排列单元、噪声特征分析模块、噪声特征分类模块、清洗策略拟定模块、特征择优策略、特征权重策略、特征顺序策略、模型建立模块、择优模型单元、权重模型单元、顺序模型单元、清洗策略执行模块、模型选择单元、执行策略单元、大数据清洗训练模块、数据输入单元、干扰输入单元、策略引入单元和数据输出单元，所述大数据采集模块的一侧连接有噪声特征提取模块，噪声特征提取模块的一侧连接有大数据筛选模块，大数据筛选模块的一侧连接有噪声特征分析模块，噪声特征分析模块的一侧连接有噪声特征分类模块，噪声特征分类模块的一侧连接有清洗策略拟定模块，清洗策略拟定模块的一侧连接有模型建立模块，模型建立模块的一侧连接有清洗策略执行模块，清洗策略执行模块的一侧连接有大数据清洗训练模块。

3、优选的，所述噪声特征提取模块包括数据分析单元和特征提取单元，数据分析单元与特征提取单元建立数据连接。

4、优选的，所述大数据筛选模块包括数据筛选单元和噪声排列单元，数据筛选单元的一侧连接有噪声排列单元。

5、优选的，所述清洗策略拟定模块包括特征择优策略、特征权重策略和特征顺序策略。

6、优选的，所述模型建立模块包括择优模型单元、权重模型单元和顺序模型单元。

7、优选的，所述清洗策略执行模块包括模型选择单元和执行策略单元，模型选择单元的一侧连接有执行策略单元。

8、优选的，所述大数据清洗训练模块包括数据输入单元、干扰输入单元、策略引入单元和数据输出单元，数据输入单元的一侧连接有策略引入单元，策略引入单元的一侧数据输出单元。

9、优选的，所述策略引入单元的一侧连接有干扰输入单元。

10、一种用于工业噪声大数据处理的方法，包括步骤一，数据采集；步骤二，特征分析；步骤三，制定策略；步骤四，模拟清洗

11、其中上述步骤一中，首先通过大数据采集服务器运行采集程序，对工业现场所需要的设备声音进行数据采集；

12、其中上述步骤二中，对采集到的数据进行分析，筛选出存在噪声的数据，并对噪声特征进行分析，所包含的噪声可能来自其他设备运转或工业现场人员活动产生的声音；

13、其中上述步骤三中，根据步骤二中所采集到的噪声数据，来制定相应的清洗策略，最终保留所需采集的声音；

14、其中上述步骤四中，输入正常的大数据并向其中引入不同的噪声干扰，依次通过不同的清洗策略执行，根据反馈结果优化数据清洗方式。

15、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明相较于现有的工业噪声处理系统，设计的噪声特征分类模块、清洗策略拟定模块，对噪声特征的分析与策略制定更加全面，提高了数据处理的精准度；本发明设计的清洗策略执行模块，能够同时执行多种策略，得到多个结果，满足不同用户对于大数据训练的数据需求；本发明设计的大数据清洗训练模块，可以通过模拟结果反馈，对清洗策略不断进行优化调整。

技术特征：

1.一种用于工业噪声大数据处理的系统，包括大数据采集模块(1)、噪声特征提取模块(2)、大数据筛选模块(3)、噪声特征分析模块(4)、噪声特征分类模块(5)、清洗策略拟定模块(6)、模型建立模块(7)、清洗策略执行模块(8)和大数据清洗训练模块(9)，其特征在于：所述大数据采集模块(1)的一侧连接有噪声特征提取模块(2)，噪声特征提取模块(2)的一侧连接有大数据筛选模块(3)，大数据筛选模块(3)的一侧连接有噪声特征分析模块(4)，噪声特征分析模块(4)的一侧连接有噪声特征分类模块(5)，噪声特征分类模块(5)的一侧连接有清洗策略拟定模块(6)，清洗策略拟定模块(6)的一侧连接有模型建立模块(7)，模型建立模块(7)的一侧连接有清洗策略执行模块(8)，清洗策略执行模块(8)的一侧连接有大数据清洗训练模块(9)。

2.根据权利要求1所述的一种用于工业噪声大数据处理的系统，其特征在于：所述噪声特征提取模块(2)包括数据分析单元(21)和特征提取单元(22)，数据分析单元(21)与特征提取单元(22)建立数据连接。

3.根据权利要求1所述的一种用于工业噪声大数据处理的系统，其特征在于：所述大数据筛选模块(3)包括数据筛选单元(31)和噪声排列单元(32)，数据筛选单元(31)的一侧连接有噪声排列单元(32)。

4.根据权利要求1所述的一种用于工业噪声大数据处理的系统，其特征在于：所述清洗策略拟定模块(6)包括特征择优策略(61)、特征权重策略(62)和特征顺序策略(63)。

5.根据权利要求1所述的一种用于工业噪声大数据处理的系统，其特征在于：所述模型建立模块(7)包括择优模型单元(71)、权重模型单元(72)和顺序模型单元(73)。

6.根据权利要求1所述的一种用于工业噪声大数据处理的系统，其特征在于：所述清洗策略执行模块(8)包括模型选择单元(81)和执行策略单元(82)，模型选择单元(81)的一侧连接有执行策略单元(82)。

7.根据权利要求1所述的一种用于工业噪声大数据处理的系统，其特征在于：所述大数据清洗训练模块(9)包括数据输入单元(91)、干扰输入单元(92)、策略引入单元(93)和数据输出单元(94)，数据输入单元(91)的一侧连接有策略引入单元(93)，策略引入单元(93)的一侧数据输出单元(94)。

8.根据权利要求7所述的一种用于工业噪声大数据处理的系统，其特征在于：所述策略引入单元(93)的一侧连接有干扰输入单元(92)。

9.一种用于工业噪声大数据处理的方法，包括步骤一，数据采集；步骤二，特征分析；步骤三，制定策略；步骤四，模拟清洗；其特征在于：

技术总结本发明公开了一种用于工业噪声大数据处理的系统及方法，系统包括大数据采集模块、噪声特征提取模块、清洗策略拟定模块、清洗策略执行模块和大数据清洗训练模块，方法包括步骤一，数据采集；步骤二，特征分析；步骤三，制定策略；步骤四，模拟清洗；本发明相较于现有的工业噪声处理系统，设计的噪声特征分类模块、清洗策略拟定模块，对噪声特征的分析与策略制定更加全面，提高了噪声数据处理的精准度；本发明设计的清洗策略执行模块，能够同时执行多种策略，得到多个结果，满足不同用户对于大数据训练的噪声数据需求；本发明设计的大数据清洗训练模块，可以通过模拟结果反馈，对噪声清洗策略不断进行优化调整。技术研发人员：李彬,彭涛,汤昊宇,徐军,李军,詹开洪,何宁波,章书乐,张彦受保护的技术使用者：大唐互联科技（武汉）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/3/24